Co to jest eksploracja tekstu: techniki i aplikacje

Text Mining to jeden z najbardziej krytycznych sposobów analizowania i przetwarzania nieustrukturyzowanych danych, który stanowi prawie 80% danych na świecie . Obecnie większość organizacji i instytucji gromadzi i przechowuje ogromne ilości danych w hurtowniach danych i platformach w chmurze, a ilość tych danych rośnie wykładniczo z minuty na minutę, ponieważ nowe dane napływają z wielu źródeł.

W rezultacie dla firm i organizacji wyzwaniem staje się przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości danych tekstowych za pomocą tradycyjnych narzędzi. Podnoszenie umiejętności dzięki programom analizy danych pomoże Ci przezwyciężyć te wyzwania . Porozmawiajmy więcej o eksploracji tekstu.

Co to jest eksploracja tekstu?

Według Wikipedii „ Eksploracja tekstu, określana również jako eksploracja danych tekstowych, z grubsza równoważna z analizą tekstu, to proces uzyskiwania wysokiej jakości informacji z tekstu”. Definicja uderza w główny nurt eksploracji tekstu — zagłębienie się w nieustrukturyzowane dane w celu wyodrębnienia znaczących wzorców i spostrzeżeń wymaganych do eksploracji źródeł danych tekstowych.

Eksploracja tekstu obejmuje i integruje narzędzia wyszukiwania informacji, eksploracji danych, uczenia maszynowego, statystyki i lingwistyki komputerowej, a zatem jest niczym innym jak dziedziną multidyscyplinarną. Eksploracja tekstu zajmuje się tekstami w języku naturalnym przechowywanymi w formatach częściowo ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych.

Pięć podstawowych kroków związanych z eksploracją tekstu to:

• Gromadzenie nieustrukturyzowanych danych z wielu źródeł danych, takich jak zwykły tekst, strony internetowe, pliki pdf, e-maile i blogi, żeby wymienić tylko kilka.
• Wykrywaj i usuwaj anomalie z danych, przeprowadzając operacje wstępnego przetwarzania i czyszczenia. Czyszczenie danych pozwala wyodrębnić i zachować cenne informacje ukryte w danych oraz pomóc w identyfikacji źródeł określonych słów.
• W tym celu otrzymujesz szereg narzędzi do eksploracji tekstu i aplikacji do eksploracji tekstu .
• Konwertuj wszystkie istotne informacje wyodrębnione z nieustrukturyzowanych danych na ustrukturyzowane formaty.
• Analizuj wzorce w danych za pomocą systemu informacji zarządczej (MIS).
• Przechowuj wszystkie cenne informacje w bezpiecznej bazie danych, aby prowadzić analizę trendów i usprawnić proces podejmowania decyzji w organizacji.

Techniki eksploracji tekstu

Techniki eksploracji tekstu można zrozumieć w procesach eksploracji tekstu i odkrywania z niego wniosków. Te techniki eksploracji tekstu zazwyczaj wykorzystują różne narzędzia i aplikacje do eksploracji tekstu. Przyjrzyjmy się teraz różnym technikom eksploracji tekstu:

Przyjrzyjmy się teraz najbardziej znanym technikom stosowanym w technikach eksploracji tekstu:

1. Ekstrakcja informacji

Jest to najbardziej znana technika eksploracji tekstu . Wymiana informacji odnosi się do procesu wydobywania znaczących informacji z ogromnych fragmentów danych tekstowych. Ta technika eksploracji tekstu koncentruje się na identyfikacji wyodrębniania jednostek, atrybutów i ich relacji z tekstów częściowo ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych. Wszelkie wyodrębnione informacje są następnie przechowywane w bazie danych do przyszłego dostępu i wyszukiwania. Skuteczność i trafność wyników są sprawdzane i oceniane za pomocą procesów precyzji i przypominania.

2. Pobieranie informacji

Pozyskiwanie informacji (IR) odnosi się do procesu wydobywania odpowiednich i powiązanych wzorców na podstawie określonego zestawu słów lub fraz. W tej technice eksploracji tekstu systemy IR wykorzystują różne algorytmy do śledzenia i monitorowania zachowań użytkowników oraz odpowiedniego wykrywania odpowiednich danych. Wyszukiwarki Google i Yahoo to dwa najbardziej znane systemy IR.

3. Kategoryzacja

Jest to jedna z tych technik eksploracji tekstu, która jest formą „nadzorowanej” nauki, w której teksty w normalnym języku są przypisywane do predefiniowanego zestawu tematów w zależności od ich treści. Tak więc kategoryzacja, a raczej przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to proces gromadzenia dokumentów tekstowych, przetwarzania i analizowania ich w celu znalezienia właściwych tematów lub indeksów dla każdego dokumentu. Metoda współodniesienia jest powszechnie stosowana jako część NLP w celu wyodrębnienia odpowiednich synonimów i skrótów z danych tekstowych. Obecnie NLP stało się zautomatyzowanym procesem używanym w wielu kontekstach, od spersonalizowanych reklam reklamowych po filtrowanie spamu i kategoryzowanie stron internetowych według definicji hierarchicznych i wiele innych.

4. Klastrowanie

Klastrowanie to jedna z najważniejszych technik eksploracji tekstu. Jego celem jest zidentyfikowanie wewnętrznych struktur w informacjach tekstowych i uporządkowanie ich w odpowiednie podgrupy lub „grupy” do dalszej analizy. Istotnym wyzwaniem w procesie grupowania jest tworzenie znaczących klastrów z nieoznakowanych danych tekstowych bez wcześniejszej informacji na ich temat. Analiza klastrów to standardowe narzędzie do eksploracji tekstu, które pomaga w dystrybucji danych lub działa jako etap wstępnego przetwarzania dla innych algorytmów eksploracji tekstu działających na wykrytych klastrach.

5. Podsumowanie

Podsumowanie tekstu odnosi się do procesu automatycznego generowania skompresowanej wersji określonego tekstu, który zawiera cenne informacje dla użytkownika końcowego. Celem tej techniki eksploracji tekstu jest przeglądanie wielu źródeł tekstowych w celu stworzenia streszczeń tekstów zawierających znaczną część informacji w zwięzłym formacie, zachowując zasadniczo takie samo ogólne znaczenie i intencję oryginalnych dokumentów. Podsumowanie tekstu integruje i łączy różne metody wykorzystujące kategoryzację tekstu, takie jak drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, modele regresji i inteligencja roju.

Odpowiedzi na pytanie „Jak zostać analitykiem danych”!

Zastosowania eksploracji tekstu

Techniki eksploracji tekstu i narzędzia do eksploracji tekstu szybko przenikają do branży, od środowisk akademickich i opieki zdrowotnej po firmy i platformy mediów społecznościowych. Daje to początek wielu aplikacjom do eksploracji tekstu. Oto kilka aplikacji do eksploracji tekstu używanych obecnie na całym świecie:

1. Zarządzanie ryzykiem

Jedną z podstawowych przyczyn niepowodzeń w sektorze biznesowym jest brak odpowiedniej lub niewystarczającej analizy ryzyka. Przyjęcie i integracja oprogramowania do zarządzania ryzykiem opartego na technologiach eksploracji tekstu, takich jak SAS Text Miner , może pomóc firmom być na bieżąco ze wszystkimi aktualnymi trendami na rynku biznesowym i zwiększyć ich możliwości ograniczania potencjalnych zagrożeń. Ponieważ narzędzia i technologie do eksploracji tekstu mogą gromadzić istotne informacje z tysięcy źródeł danych tekstowych i tworzyć łącza między wyodrębnionymi spostrzeżeniami, umożliwia to firmom dostęp do właściwych informacji we właściwym momencie, usprawniając w ten sposób cały proces zarządzania ryzykiem.

2. Obsługa klienta

Techniki eksploracji tekstu, w szczególności NLP, zyskują coraz większe znaczenie w dziedzinie obsługi klienta. Firmy inwestują w oprogramowanie do analizy tekstu, aby poprawić ogólne wrażenia klientów, uzyskując dostęp do danych tekstowych z różnych źródeł, takich jak ankiety, opinie klientów i telefony od klientów itp. Analiza tekstu ma na celu skrócenie czasu reakcji firmy i pomoc w rozwiązywaniu skarg klientów szybko i sprawnie.

Przeczytaj: Projekty Data Mining w Indiach

3. Wykrywanie oszustw

Analiza tekstu wsparta technikami eksploracji tekstu daje ogromne możliwości dla domen, które gromadzą większość danych w formacie tekstowym. Firmy ubezpieczeniowe i finansowe wykorzystują tę szansę. Dzięki połączeniu wyników analiz tekstowych z odpowiednimi ustrukturyzowanymi danymi firmy te są teraz w stanie szybko rozpatrywać roszczenia, a także wykrywać i zapobiegać oszustwom.

4. Analiza biznesowa

Organizacje i firmy zaczęły wykorzystywać techniki eksploracji tekstu w ramach analizy biznesowej. Oprócz zapewniania głębokiego wglądu w zachowania i trendy klientów, techniki eksploracji tekstu pomagają firmom analizować mocne i słabe strony rywali, dając im w ten sposób przewagę konkurencyjną na rynku. Narzędzia do eksploracji tekstu, takie jak Cogito Intelligence Platform i IBM Text analytics , zapewniają wgląd w skuteczność strategii marketingowych, najnowsze trendy dotyczące klientów i rynku i tak dalej.

5. Analiza mediów społecznościowych

Istnieje wiele narzędzi do eksploracji tekstu przeznaczonych wyłącznie do analizy wydajności platform mediów społecznościowych. Pomagają one śledzić i interpretować teksty generowane online z wiadomości, blogów, wiadomości e-mail itp. Ponadto narzędzia do eksploracji tekstu mogą skutecznie analizować liczbę postów, polubień i obserwujących Twoją markę w mediach społecznościowych, co pozwala zrozumieć reakcja osób wchodzących w interakcję z Twoją marką i treściami online. Analiza pozwoli Ci zrozumieć „co jest modne, a co nie” dla Twojej grupy docelowej.

Mamy nadzieję, że ten pouczający artykuł pomógł Ci zrozumieć podstawy eksploracji tekstu i jego zastosowań w branży. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o technikach analizy danych, zapoznaj się z programem Executive PG in Data Science z IIIT Bangalore.